# 导入必要的库和模块
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt
import pickle
from tqdm import tqdm

# 加载数字数据集
digits = load_digits()
X = digits.data  # 这是手写数字的图片数据
y = digits.target  # 这是对应的真实数字标签

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化变量以存储最佳准确率，相应的k值和最佳knn模型
best_accuracy = 0
best_k = 0
best_model = None

# 初始化一个列表以存储每个k值的准确率
accuracies = []

# 尝试从1到40的k值，对于每个k值，训练knn模型，保存最佳准确率，k值和knn模型
print("正在测试不同的K值...")
for k in tqdm(range(1, 41)):
    # 创建KNN模型
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
    
    # 训练模型
    knn.fit(X_train, y_train)
    
    # 预测测试集
    y_pred = knn.predict(X_test)
    
    # 计算准确率
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    accuracies.append(accuracy)
    
    # 如果找到更好的准确率，更新最佳值
    if accuracy > best_accuracy:
        best_accuracy = accuracy
        best_k = k
        best_model = knn

# 将最佳KNN模型保存到二进制文件
with open('best_knn_model.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(best_model, f)

# 绘制准确率随K值变化的图表
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(range(1, 41), accuracies, marker='o')
plt.xlabel('K值')
plt.ylabel('准确率')
plt.title('KNN模型不同K值的准确率')
plt.grid(True)

# 标记最佳点
plt.axvline(x=best_k, color='red', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.text(best_k, best_accuracy, f'最佳K值: {best_k}\n准确率: {best_accuracy:.4f}', 
         bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.3", facecolor="yellow", alpha=0.7))

plt.savefig('accuracy_plot.pdf')
plt.close()

# 打印最佳准确率和相应的k值
print(f"\n最佳K值: {best_k}")
print(f"最佳准确率: {best_accuracy:.4f} ({best_accuracy*100:.2f}%)")
print("已保存文件: best_knn_model.pkl 和 accuracy_plot.pdf")